Testele statistice sunt utilizate pentru a determina dacă o relație ipotetică între variabile are semnificație statistică. De obicei, testul va măsura gradul în care variabilele se corelează sau diferă. Testele parametrice sunt cele care se bazează pe tendințele centrale ale variabilelor și își asumă o distribuție normală. Testele non-parametrice nu fac presupuneri cu privire la distribuția populației.
Testul t este un test parametric care compară mijloacele eșantioanelor și populațiilor implicate. Există mai multe varietăți de teste t. Un test t cu o singură probă compară media unei probe cu media ipoteză. Un test independent de eșantioane analizează dacă mijloacele a două eșantioane diferite au valori similare. Se utilizează un test t eșantion asociat atunci când există două observații de comparat pentru fiecare subiect din eșantion. Testul t este conceput pentru date numerice care au o distribuție normală.
Datele ordinale sunt date derivate care descriu valorile relative ale fiecărei unități din eșantion. De exemplu, datele ordinale ale înălțimilor a 10 elevi dintr-o clasă ar fi pur și simplu numerele De la 1 la 10, unde 1 ar putea reprezenta cel mai mic elev și 10 ar putea reprezenta cel mai înalt student. Niciun elev nu ar avea aceeași valoare decât dacă ar avea exact aceeași înălțime. Măsurile tendinței centrale sunt lipsite de sens cu datele ordinale.
Testele T nu sunt adecvate pentru a fi utilizate cu date ordinale. Deoarece datele ordinale nu au o tendință centrală, ele nu au nici o distribuție normală. Valorile datelor ordinale sunt distribuite uniform, nu grupate în jurul unui punct de mijloc. Din această cauză, un test t al datelor ordinale nu ar avea nici o semnificație statistică.
Există trei teste de semnificație statistică care sunt adecvate pentru a fi utilizate cu date ordinale. Corelația Spearman-ordinea rangului este adecvată utilizării atunci când sunt implicate doar două variabile, iar relația lor este monotonă, deși nu neapărat liniară. În relațiile monotonice, pe măsură ce prima variabilă crește, nu există nicio schimbare în direcția celei de-a doua variabile. Testul Kruskal-Wallis este conceput pentru cazurile în care există mai mult de două eșantioane, iar datele nu sunt distribuite în mod normal. Este similar cu o analiză unidirecțională a varianței. Analiza Friedman a varianței pe ranguri poate fi utilizată atunci când există trei sau mai multe observații ale unei singure variabile într-un singur grup.